脑功能成像最大的优点就是无损伤,可以直接对人脑进行反复的非侵入性观察测量。在高级脑功能成像的研究中,数据处理是相当重要的一个环节。随着脑功能成像技术(PET、fMRI等)的发展,人们从中获取丰富的信息数据,用于脑功能区的定位、对功能新区的探索以及研究脑功能区之间的相互关系等。所以如何有效地从功能磁共振成像数据中提取脑功能活动的信息,对于探测脑功能活动、临床诊断和治疗研究具有重要的意义。论文针对fMRI数据多变量和高维的特性,采用支持向量机对脑功能状态进行有效的分类,来探测脑功能的活动,主要开展了以下几个方面的工作:1.首先解决功能磁共振数据和支持向量机之间的结合问题,即编程实现数据处理。利用仿真数据验证了程序的正确性和有效性。2.提出了用主成分分析(PCA)和对数据采用时间压缩两种方法对磁共振数据处理的分析比较,均能有效的探测到和实验相关的大脑活动区域(例如,视觉实验中大脑活动的区域主要集中在枕叶;而在左右手动实验中,大脑活动的区域主要集中在人类大脑的额叶皮质(frontal cortex)的一部分),为临床诊断和治疗提供了技术指导。实际的功能核磁共振数据分析表明支持向量机可能成为一种发现脑功能不同模式的新方法。综上所述,论文基于对功能磁共振信号的处理,分别对视觉活动和左右手动活动的定位进行了探讨和研究,从仿真和实际数据的处理得到的结论,均与生理病理学相符,证明了这些方法和应用的有效性与研究价值。